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[机器学习] 《机器学习实战》 价值500 2019

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发表于 2020-4-18 09:18:12 | 显示全部楼层 |阅读模式
│  介绍.png
* g  P( n( {7 m. _5 @* [6 N1 [│  
- }. e+ [; H/ G; Q# P├─01.第1章 k-近邻算法& u+ S& w6 h2 a* o
│      任务01:第1期 k-近邻算法(完整版).zip9 [% h0 o5 g2 ~5 F
│      任务02: 1.机器学习概述.mp4
4 V* @. z1 \$ L6 X8 |│      任务03: 2.k-近邻算法原理.mp4
! F+ i6 s7 k0 W│      任务04: 3.k-近邻的python实现.mp4
, m: i5 u" I! Z, W/ Q│      任务05: 4.k-近邻算法之约会网站配对效果判定.mp4/ s1 V# [" f% p
│      任务06: 5.k-近邻算法之手写数字识别.mp4. J( y* T0 u  a( m& V/ g
│        f: F7 C$ C$ j( e  a- t3 a
├─02.第2章 决策树/ M( }( ~- X. t
│      任务07:第2期 决策树(完整版).zip! s% T! ]" y& U, i% B2 w$ P) y! |
│      任务08: 1. 决策树原理简介.mp4
* K& n1 S' w! y3 w$ ]│      任务09: 2. 决策树的构建准备工作.mp4
; f1 }1 L) L1 \( |│      任务10: 3. 递归构建决策树.mp4. E9 j( M, h7 F2 b  D. W
│      任务11: 4. 利用sklearn绘制决策树.mp4# k3 W" c* Z2 \8 s
│      任务12: 5. 决策树的可视化.mp4* y) r2 h/ Z" R5 z1 u
│      任务13: 6. 使用决策树预测隐形眼镜类型.mp4, h: _, ]) T: c. ~- \+ F
│      ; A( w% |- ^/ v' T% e0 Z
├─03.第3章 朴素贝叶斯
* y2 t2 J! _; t3 q4 y* U│      任务14: 第3期 朴素贝叶斯 (完整版).zip
$ w1 ~- \- s  H5 V/ f│      任务15: 1. 朴素贝叶斯概述.mp49 ?' y- V: b; l# \
│      任务16: 2. 朴素贝叶斯之鸢尾花数据实验.mp4
7 |% l: l0 n  x3 N' W+ m│      任务17: 3. 朴素贝叶斯之言论过滤.mp4
# g/ d0 R( U  a9 R  w7 D  i│      任务18: 4. 朴素贝叶斯之垃圾邮件过滤.mp4- ^$ ]; p5 q; G2 p, N
│      任务19: 5. kaggle比赛之“旧金山犯罪分类预测”.mp4
* S3 R7 u( c" F2 `- t- _7 D, c│      任务20: 6. 算法总结.mp4
: j, P0 @9 E8 n' p9 X& o1 d│      
% B: c# I" [2 r+ [" a) l" t├─04.第4章 Logistic 回归
, g5 M- i4 E( C  X- J│      任务21:第4期 logistic(完整版).zip! s" V! V+ m3 c4 m: R7 q* n4 ~
│      任务22: 1. logistic原理概述.mp4- d0 Z: a5 w: `! d, C0 F8 R0 B/ M" A
│      任务23: 2. 损失函数正则化.mp4
9 N7 w" r* h5 F0 u/ x& I) O│      任务24: 3. 梯度下降法.mp46 V3 F/ b. i% h) M
│      任务25: 4. 梯度下降种类解析.mp4
, @1 S& O7 W) ]& Z. T0 O│      任务26: 5. 梯度下降求解逻辑回归.mp4
; K) c$ p5 U# T8 D: Z! K, j9 @2 ?│      任务27: 6. 病马案例.mp45 P" ]0 C- c# S  X; q; F* R
│      任务28: 7. sklearn实现葡萄牙银行营销案例.mp4
/ O- x: }7 K/ p! w' X6 T│      任务29: 8. 分类算法大比拼.mp4; A+ g& N7 L( h  S1 R
│      任务30: 9. 算法总结.mp4
* A: |3 m, Z, K' _│      # i6 ^7 S. Y- K/ ~) j
├─05.第5章 支持向量机
  F8 Y) J) h1 Z# H# q, s│      任务31:第5期 支持向量机(完整版).zip& O+ ?3 `/ S7 [0 `) E) S5 h) W% {
│      任务33: 2. 补充数学公式.mp40 k; z6 _9 F- {, L$ z% X& S7 E
│      任务34: 3. smo算法流程.mp45 J0 t1 Z/ K0 L) g9 N+ @
│      任务35: 4. 简化版smo算法.mp4
! m2 e0 H% ^; }/ _2 I│      任务36: 5. 完整版smo算法.mp4( y" U: V, Q2 [; o) K: x: p
│      任务37: 6. 核函数.mp4
5 f8 _! _$ _" }8 q' R8 |; G│      任务38: 7. 非线性svm.mp4$ k8 V& X: b+ F" Z5 h
│      任务39: 8. 案例:svm之手写数字识别.mp4% p* n8 p! H. k3 g
│      任务40: 9. 算法总结.mp41 f- z5 T2 K3 u8 k* X4 ~3 |, W: E
│      
  o, m% Z9 a1 G3 ]2 @* _! ~+ N├─06.第6章 AdaBoost算法" T4 E% J& @; p2 b6 z
│      任务41:第6期 Adaboost算法(完整版).zip
- @& v- o- l$ S- V7 K│      任务42: 1. 集成算法概念.mp41 i8 D3 d4 r3 o9 v% N7 t4 ^
│      任务43: 2. adaboost算法步骤.mp4# ?6 z0 S' B" ~
│      任务44: 3. 构建弱分类器.mp4" G1 X8 e) `" U( B3 n! i! Z- O, {5 L
│      任务45: 4. adaboost完整版函数.mp4
, y1 e" F. Z  D' M+ i3 z* d4 C│      任务46: 5. 案例:adaboost在病马数据集上的应用.mp4: @4 }2 I& y% p" n5 U; M4 O* U" Z7 c
│      任务47: 6. 分类器衡量指标.mp4- [% S2 _# S( ?& h3 n" P/ W
│      任务48: 7. 样本不均衡问题.mp4
# I# [7 b3 a$ P( U& G0 p4 s│      任务49: 8. 案例:套坦尼克号幸存者预测.mp43 m- D! m( q2 w3 E% u' c& e
│      
: m" `* F4 F" z$ c- o, F; g├─07.第7章 线性回归
( o& v0 I- W& ~' f/ u/ I9 z│      任务50:第7期 线性回归(完整版).zip  j- h6 S* u; y6 ]. s9 i8 M& Z7 G
│      任务51: 1. 线性回归概述.mp4
2 K; O9 ]3 m+ j3 M# c│      任务52: 2. 线性回归的损失函数.mp4" N& M) N( Q, E' N  t
│      任务53: 3. 简单线性回归python实现.mp43 [! l1 W5 {/ S6 r& ~3 R$ c& T
│      任务54: 4. 局部加权线性回归.mp4
- s7 O3 t. r3 H; I4 W, C│      任务55: 5. 案例:预测鲍鱼的年龄.mp4
% e" {5 W1 g1 q9 g/ u) }$ O/ R1 a# l0 u│      任务56: 6. 岭回归.mp4( ^7 n6 g$ u4 b" w+ ?% h
│      任务57: 7. lasso和向前逐步回归.mp4
* n2 C& b, I2 ^2 _# X│      任务58: 8. 爬虫获取乐高交易数据.mp4
- b, _7 u/ k" q1 Y% y8 Y│      任务59: 9. 乐高二手成交价预测.mp4
$ c7 ~' I+ e/ s│      
7 X9 ?! ]% c* D+ c! u├─08.第8章 树回归
6 @8 J, W7 O3 h. t" r6 j│      任务60:第8期 树回归(完整版).zip
: n0 X9 W" W, m/ t3 H9 g% H1 B│      任务61: 1. 决策树回顾.mp41 p+ ~8 }& ?- E% g, x% s: s! P/ c
│      任务62: 2.cart算法概述.mp4# @1 Z) C5 l  O+ V" b
│      任务63: 3. cart回归树的python实现.mp4
6 K" v5 Y9 O* Z│      任务64: 4. 回归树的sklearn实现.mp4
0 x- J! Q# X! r8 h│      任务65: 5. 树剪枝.mp4
; n4 i- e! v( F  e│      任务66: 6. 模型树.mp4
& P9 {$ F3 S8 y│      任务67: 7. 回归树预测结果.mp4
, v& h3 i5 v% C9 y, D* m│      任务68: 8. 模型树和标准线性回归预测结果.mp4
6 O- r& f$ k- B/ H│      任务69: 9. 使用python的tkinter库创建gui.mp4
  X/ F" M9 B4 K/ Q# n│      # ^$ Q! u: g4 R4 D# q
├─09.第9章 K-均值聚类算法
2 |3 h/ W, d& a5 D$ F5 |│      任务70:第9期 K-均值聚类(完整版).zip
, n5 a' {9 |" J6 k$ [% ~% v: A│      任务71: 1. 聚类分析概述.mp4
' B% G* c9 Y; d8 c0 I* ]  y│      任务72: 2. k均值算法原理.mp41 J  n( O0 _' Q" T/ k
│      任务73: 3. k均值算法的python实现(1).mp4' Z. R; N9 y; l: [) M) C" j
│      任务74: 4. k均值算法的python实现(2).mp4
' w9 |8 b% ~' p% b9 x' k% m! ?│      任务75: 5. 算法验证.mp4
. ^( a( I8 R& M  y│      任务76: 6. 误差平方和sse和学习曲线.mp47 l: `! Y& p7 z
│      任务77: 7. 模型收敛稳定性探讨.mp4
# Z! ]' c0 ?- B* D5 ^8 @$ W4 w│      任务78: 8. 二分k均值法(1).mp4
2 S. ~3 x. n. Y* W6 `. F; |! F│      任务79: 9. 二分k均值法(2).mp41 r2 p; Z' q+ |) ^( Z
│      任务80: 10. 聚类模型评价指标.mp4
, F4 S( P1 R& b' R1 I3 F│      任务81: 11. 轮廓系数的python实现.mp45 o; P. H) Q1 o4 I( |3 w
│      任务82: 【附录1】距离类模型中距离的确定.mp47 E9 r8 W# F6 n4 S8 s7 ]8 i
│      任务83: 【附录2】归一化处理.mp4
. Y; e1 {/ D6 n5 i9 H# f│      
) B" j% `# X1 f( I└─10.第10章 关联规则之Apriori
7 ~3 G9 a$ Z% O5 y6 u' Y        任务84:课件、代码及数据集下载.zip, w, m+ }6 a: V5 {; ~5 ?  x
        任务85: 1 关联分析概述.mp4; |$ c" D9 t1 r" y9 h4 U
        任务86: 2 频繁项集的评估标准:支持度&置信度.mp4
/ G- Z5 F4 k* E2 F4 }. t9 |6 c* r        任务87: 3 频繁项集的评估标准:提升度.mp4
" O& \6 ^) `$ m& F  \* s) Q/ V& o) E        任务88: 4 关联规则的发现.mp4
* M# ~; u! P6 \. d: ^8 ?' [        任务89: 5 apriori原理.mp44 U1 J& }, W$ I: h5 p! @- B* @
        任务90: 6 apriori挖掘频繁项集(1).mp4% ]( z/ Y& y1 Y- I& {* k3 }
        任务91: 7 apriori挖掘频繁项集(2).mp4
/ U5 v1 F- g# z5 \! u* l        任务92: 8 apriori挖掘频繁项集(3).mp4  N, _9 I" `# X
        任务93: 9 apriori挖掘关联规则(1).mp4
4 b. y/ D$ H2 E0 q& V' s5 W: @        任务94: 10 apriori挖掘关联规则(2).mp4' Y2 h9 ?& O# p
        任务95: 11 案例:发现美国国会投票中的模式.mp4$ |3 L# Y4 U& x- l5 D" K
        任务96: 12 案例:发现毒蘑菇的相似特征(1).mp42 P; p" A; i+ G( w" h
        任务97: 13 案例:发现毒蘑菇的相似特征(2).mp4: I; y+ f$ M- g9 [& y/ E! x. B
        任务98: 14 案例:发现毒蘑菇的相似特征(3).mp4! a& e) u! X* A1 s* m
" g: ?# B' x" s0 y1 Z* ^/ l8 o) y
下载地址:5 m, I2 b) ^2 L% Z* H% X
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